提前透露一下,用的是g2o库
Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(mpAtlas->GetCurrentMap(),20); 迭代次数是20

然后进入BundleAdjustment(vpKFs,vpMP,nIterations,pbStopFlag, nLoopKF, bRobust);
vpKFs是所有的keyframes, vpMP是所有的map points, nLoopKF是0, bRobust是true
现在有2个keyframe, 473个map points, 所以nExpectedSize = 2x473=946
g2o的边在这里定义
class EdgeSE3ProjectXYZ: public g2o::BaseBinaryEdge<2, Eigen::Vector2d, g2o::VertexSBAPointXYZ, g2o::VertexSE3Expmap>
4个参数:2:测量值(x,y), Vector2d:测量值的类型, 后面两个是不同顶点的类型
其中误差计算是用_measurement - project(map的估计值),project是把3D相机坐标转像素坐标
注意顶点里面,一个顶点VertexSE3Expmap是相机pose, VertexSBAPointXYZ是map point的3D坐标
pose中的map函数就是R * xyz + t

估计值有nExpectedSize个,

下面又是一个边的定义,它们的区别在于这个边是有一个SE3Quat变量的,在计算误差和判断是否是正深度时,先把估计的pose左乘这个SE3,然后再用这个pose把3D相机坐标转为像素坐标,不知这个body是什么
这个边也是估计值有nExpectedSize个
class EdgeSE3ProjectXYZToBody:

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